AIGC大模型训练并行化策略与技术的全方位剖析

薪科技快评 2024-02-23 22:39:52

超越单GPU局限:全面解析AIGC大模型训练的并行化策略与技术

突破语言模型局限性的关键在于提升深度神经网络的复杂性,即增加网络中的参数数量。以为例,其拥有惊人的1750亿个参数,使其能够以高度人性和连贯的方式处理语言。

这些参数是在大量数据上训练得到的,主要形式是矩阵权重。在训练和推理过程中,深度神经网络根据这些矩阵权重调整自身的行为,使得模型能够学习并精通各种语言任务。

这种参数化方法赋予了和其他LLM强大的理解和生成语言的能力,使其成为令人印象深刻的对话式人工智能工具。AI大模型,比如chat G P T和其他的LLM,之所以能像人一样回答得这么好,是因为它们的结构(也就是深度神经网络DNN)变得更高级了。这些网络里有数十亿到万亿个可以调整的部分,我们称之为“参数”。这些参数是在大量数据上训练得到的,它们的主要形式是矩阵权重,在训练和推理中都会用到。

深度学习模型训练加速器

- 节省时间和成本:训练深度学习模型需要大量矩阵运算,使用专为矩阵运算设计的处理器,如GPU、TPU和其他专门的AI芯片,可以大幅降低计算时间和成本。

- 提高计算效率:这些处理器具有高效的通信方式,可以快速传递数据,使模型训练更加高效。

- 实现大规模模型训练:得益于这些处理器的强大性能,我们可以训练出更大规模的深度学习模型,从而获得更准确的结果。

为了训练AI模型理解人类语言,我们需要大量文本数据。这些数据可从网络爬取或来自维基百科、GitHub、Stack Exchange和Arixiv等平台。一个拥有1750亿参数的模型,其内存需求超过1TB,仅此存储参数和计算过程中的中间结果。

此外,为防止训练过程中出现问题需回退到之前状态,我们还需要额外存储一些检查点数据。一个包含一万亿个令牌的数据集需要4TB的存储空间。Arixiv等平台。一个拥有1750亿参数的模型,它的内存需求超过1TB,这还仅仅是存储参数和计算过程中的一些中间结果。

另外,为了防止训练过程中出现问题需要回退到之前的状态,我们还需要额外存储一些检查点数据。一个包含一万亿个令牌的数据集则需要4TB的存储空间。

- 高效利用GPU内存:

- 高级GPU,如Nvidia H100,内存高达80GB,但对于大型模型,单个GPU的内存仍有限。

- 并行计算将数据和模型拆分到多个GPU上,同时进行计算。

- 并行计算的优势:

- 可以同时利用多个GPU进行计算,大幅提升计算速度。

- 可以在多个层面进行,包括数据并行、模型并行和管道并行。

- 并行计算的应用:

- 在训练大型人工智能模型时,并行计算可以显着缩短训练时间。

- 在运行大型深度学习应用程序时,并行计算可以提高性能和效率。

一、数据并行

数据并行:并行训练的利器

数据并行是一种优化模型训练的方法。它通过将数据集分割成多个部分,并由不同GPU负责训练一个模型副本,以加速训练过程。其关键步骤包括:

1. 数据分割:将训练数据划分为多个子集。

2. 模型副本:为每个子集创建模型副本。

3.并行训练:每个GPU训练自己的模型副本。

4. 参数同步:定期将各个GPU训练的模型参数进行同步。

5. 模型集成:将各个GPU训练的模型进行平均,得到最终模型。

数据并行可有效提高模型训练效率,尤其适用于大规模数据集和复杂模型。

采用分块分布式训练:将数据切分成小块,并分发给多个GPU进行训练。每个GPU接收到的数据块是唯一的,可显著提升训练效率。模型复制:每个GPU上都会放置一个模型的副本,以便进行并行计算。梯度计算:模型训练的引擎

每个GPU充分利用分配的数据块,独立进行模型训练。训练过程综合了前向传播(预测)和反向传播(计算梯度)两个阶段。前向传播生成预测,反向传播计算梯度,为模型优化提供方向。梯度指示了模型参数调整的方向和幅度,帮助改进模型性能。

梯度聚合:多个 GPU 计算出的梯度经由汇总机制聚合为最终梯度,通常采用梯度平均值计算的方式。此过程有效地将各 GPU 的计算结果整合,为后续模型更新提供综合梯度信息。集团梯度下降:优化后的数据将发送给所有显卡,各显卡利用相关数据来更新本地区域模型的参数值,并实现同步。迭代:上述步骤会多次重复进行,直到模型训练完成。

梯度计算:机器学习的数学之魂

梯度计算是机器学习中的关键数学方法,它用来计算损失函数相对于模型参数的斜率。这个斜率就像一个指示牌,指导模型调整参数以减少预测错误。

通过反复进行梯度计算和调整参数,模型逐渐学习到从输入数据到输出结果的映射关系。这犹如工匠手中的工具,指引着学习之路。梯度计算是机器学习算法的神经元,是成长的关键。

数据并行是一种广泛应用于深度学习模型训练的加速技术,可以显著提升大规模数据集的训练速度。然而,数据并行可能导致GPU之间产生大量的通信,因为每个GPU需要与其他参与训练的GPU交换信息。这种密集的通信可能会在网络上产生大量流量,从而降低训练效率。

优化通信策略,提升分布式训练效率

- 参数服务器:采用专门的服务器聚合梯度,适用于较小的模型,可能产生通信瓶颈。

- 环形归约:GPU按环形传递梯度,每一步进行聚合,传播速度较慢。

- 改进策略:

- 引入独立的参数服务器组:为每个GPU组分配独立的参数服务器,减少通信瓶颈。

- 采用混合通信策略:结合参数服务器和环形归约,适用于较大模型。

- 使用分布式数据并行(DDP)框架:提供开箱即用的分布式训练支持,简化编程。

- 优化网络通信:使用高效的网络通信库(如NCCL、MPI等)减少数据传输开销。

海量参数语言模型的训练超出了单个 GPU 的容量限制,单纯依靠数据并行策略已无法满足需求。因此,需要借助于模型并行、混合并行等方法来进行分布式训练。这些方法能够有效地将模型拆分到多个 GPU 上,并通过通信机制来实现协同训练。

二、模型并行

模型并行:大规模模型的解决方案

模型并行是一种突破性技术,可在不牺牲性能的情况下扩展模型大小。它将模型参数和计算分散到多个 GPU 上,有效解决了大型模型无法放入单个 GPU 的问题。

关键步骤:

1. 模型切分:将模型拆分为多个子模型,每个子模型在单独的 GPU 上运行。

2. 数据并行:在每个 GPU 上,对各自的子模型进行数据并行训练。

3. 梯度同步:将每个 GPU 上的梯度进行同步,以便更新模型参数。

4. 参数同步:将更新后的模型参数同步到所有 GPU,以保持模型的一致性。

模型并行极大地扩展了模型的规模,使其能够处理更大、更复杂的数据集,并实现更准确的预测结果。

模型分割:大型模型被切割成多个部分,分配到不同的GPU上。深度神经网络通常由一系列层组成,按照层来划分模型很自然。这种方法可以充分利用GPU的并行计算能力,大幅提升模型的训练速度,降低训练成本。前向传播:每个GPU利用整个训练数据集,计算模型分配区段的输出,然后传给序列中下一个GPU。此过程要求每个GPU等待前一个GPU完成计算,导致延迟。反向传播优化:

在训练过程中,每个GPU负责计算其模型部分的梯度,并将其传递给前一个GPU。这种依赖链导致每个GPU必须等待接收来自后一个GPU的梯度信息,降低了训练效率。本文提出了一种优化反向传播的方法,通过消除这种依赖链,提高训练速度和吞吐量。

GPU并行参数更新

在分布式训练中,每个GPU独立地更新其负责的模型部分的参数,而无需与其他GPU共享。这显著提高了训练效率。

迭代:上述过程会不断重复,直到模型在整个数据集上完成训练。

模型并行:

* 突破训练超大型模型的限制。

* 面临前向和反向传播中的GPU通信瓶颈,或导致效率降低。

* 对于巨型数据集的大型语言模型(LLMs),等待和资源浪费显著。

流水线并行:

* 更有效的解决方案,尤其适用于LLMs。

* 避免GPU通信瓶颈。

* 提高效率,减少计算资源浪费。

三、流水线并行

流水线并行:有效提升GPU利用率的并行训练方法

流水线并行是一种将数据并行和模型并行相结合的并行训练技术。它将每个小批量的训练数据进一步细分为多个微批次,并让不同的GPU并行处理这些微批次。相较于模型并行,当一个GPU处理完一个微批次后,它不会闲置等待下一批次的输入。相反,它会直接开始处理下一个微批次,从而提高GPU利用率。这种方法可以显著提升模型训练速度。

然而,由于不同GPU之间需要进行数据交换,增加了通信需求。为了减轻通信开销,流水线并行通常会采用一些优化策略,例如使用高速互连网络或压缩通信数据。

总之,流水线并行是一种有效提升GPU利用率的方法,可以显著缩短模型训练时间。

四、张量并行

张量并行是一种突破性的模型并行技术,它以独特的“张量”层面划分模型,而非传统方法中的层层面。这种差异化设计赋予了张量并行更加精细的并行度,对于超大型模型(LLMs)格外有利。

尤其是对于单层规模庞大,已超单个GPU承载能力的大型语言模型,张量并行展现出了不可替代的优势。它提供了高效的并行处理能力,解决了大型模型难以在单一设备上训练的问题,促使模型训练迈入崭新的篇章。

用“烹饪”作为比喻来解释这四种并行方式:

数据并行:并行处理 利落高效

如同餐厅中的多名厨师同时烹饪一道菜肴,数据并行是一种高效的处理手段。将庞大的数据分割成更小块,交由多个计算单元同时处理,如同每位厨师专注于一道菜,待所有部分烹饪完毕,再行组合成完整的数据结果。

数据并行展现出显著的优势,尤其是在处理大规模数据时,它能够显著提升处理效率,如同餐厅中的多名厨师齐心协力,共同缩短了上菜所需的时间。比喻:一个大餐厅里,有多个厨师(GPU)。为了快速准备食物,餐厅经理将食材(数据)分成多份,每个厨师都得到一份食材。他们各自独立地烹饪自己的部分,最后再将所有的菜品组合在一起,形成一顿完整的饭菜。

模型并行:

- 比喻:在一个餐厅里,厨师们分工协作,各自负责一道菜的制作,最后将所有菜品组合成一道完整的菜肴。

- 原理:将模型拆分成多个部分,每个部分由不同的处理器或设备并行处理,最后将结果组合成完整的模型输出。

- 优势:可显著提高模型训练和推理速度、支持更大规模的模型训练和使用更大的数据集。比喻:还是在这个大餐厅里,这次有一个非常复杂的菜谱(模型)。每个厨师只负责其中的一个步骤或部分。比如,一个厨师负责做汤,另一个负责做主食,还有的负责甜点等。他们各自完成自己的部分后,再将所有的菜品组合在一起,形成一道完整的菜。

流水并行是一种厨房作业方式,灵感源于装配线。食材从一端进入,经过多个厨师之手,每个厨师都在前一个厨师完成后立即开始自己的工作。这种方式可以加快烹饪速度,提高效率。

例如,一家餐厅采用了流水并行的厨房作业方式,将烹饪过程划分为多个步骤,由不同的厨师同时进行。食材从一端进入,经过清洗、切配、烹饪、摆盘等多个步骤,每个厨师都在前一个厨师完成后立即开始自己的工作。这样,整个烹饪过程可以在多个厨师之间同时进行,从而加快了烹饪速度,提高了效率。比喻:这次餐厅采用了一个装配线式的厨房。食材从一端进入,经过多个厨师,每个厨师都在前一个厨师完成后立即开始自己的工作。这样,整个烹饪过程可以在多个厨师之间同时进行,从而加快了烹饪速度。

张量并行:化繁为简,高效协作

想象有一个巨大的食材块(张量),如一个庞大的面团,需要多个厨师同时处理。张量并行是一种有效的处理方式,如同多位厨师将面团分成小块,各自处理,再重新组合,最终完成烹饪。

这种并行方式可显著提升效率,适用于大规模数据处理或复杂计算任务,例如机器学习、图像处理和科学模拟等领域,有助于加速模型训练和计算过程。它充分利用了多核处理器和分布式计算架构的优势,实现了高效协作和资源优化。比喻:想象有一个非常大的食材块(张量),比如一个巨大的面团。这个面团太大了,一个厨师处理不了。但是,如果有多个厨师,他们可以将面团分成多个小块,每个厨师处理一个小块。最后,他们再将所有的小块面团组合起来,形成一个完整的面包或其他食品。

- 除并行技术外,还有方法可将数据集和模型参数分配到各个GPU。

- 研究焦点在于减少GPU通信开销及闲置时间,进而提升浮点运算利用率。

- 大型模型训练时,深度学习框架内置支持对模型和数据集分区,无需手动设置。

大规模语言模型(LLMs)的并行训练面临跨GPU通信流量和网络拥塞问题,导致训练时间延长和GPU利用率下降。优化并行策略,采用高效的数据传输机制,可以缓解网络拥塞并提高训练效率。

连接技术的准确选择和GPU/TPU集群的合理拓扑结构设计对于LLMs训练至关重要。它们直接决定训练成本和性能。

AIGC训练中的GPU/TPU并行处理方案

* 数据并行:将模型的权重和激活值复制到每个GPU/TPU,每个GPU/TPU处理不同的数据子集,然后将结果汇总。

* 模型并行:将模型的权重和激活值划分为多个部分,每个GPU/TPU处理其中的一部分,然后将结果汇总。

* 混合并行:结合数据并行和模型并行,以充分利用GPU/TPU的计算资源。

即将探讨的GPU/TPU集群网络组网方案:

* NVLink:专为NVIDIA GPU设计的互连技术,具有高带宽和低延迟。

* InfiniBand:一种高性能计算机网络技术,具有可扩展性和低延迟。

* ROCE以太网Fabric:一种基于以太网的高性能计算机网络技术,具有低成本和易于管理的特点。

* DDC网络方案:一种专为数据中心设计的网络方案,具有高带宽和低延迟。

这些网络方案将在LLM训练中发挥重要作用,它们将决定GPU/TPU之间的数据传输速度和延迟,从而影响训练效率和性能。

-对此,您有什么看法见解?-

-欢迎在评论区留言探讨和分享。-

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